23. 10. 2026
Přechod měst od pouhého sledování k autonomní koordinaci využívá AI agenty ke spárování oddělených agend a k okamžitému paralelnímu řešení krizových i běžných městských situací pod dohledem lidských operátorů.
Města strávila roky investicemi do senzorů, propojené infrastruktury a digitálních přehledů s cílem lépe porozumět situaci v urbánním prostředí. Pouhá identifikace problému však automaticky nevede ke koordinované reakci. Dopravní odbory, správci sítí, složky IZS a technické služby se totiž často spoléhají na oddělené systémy a manuální komunikaci. Nová fáze digitalizace měst by se proto měla zaměřit na zacelení této koordinační mezery pomocí AI agentů.
V článku publikovaném společností Dell Technologies na Forbesu je koncept „autonomního města“ popisován jako provozní model, v němž AI agenti propojují stávající systémy a koordinují úkoly napříč odděleními, zatímco lidé si ponechávají zodpovědnost za klíčová rozhodnutí.
Představte si například havárii vodovodu během ranní dopravní špičky. Systém podpořený umělou inteligencí by dokázal paralelně koordinovat hned několik činností: připravit doporučení pro řízení dopravy, identifikovat dotčené uzavírky a revize, zorganizovat údržbové čety a připravit návrhy veřejných oznámení. Namísto toho, aby jeden pracovník musel zjišťovat informace z mnoha oddělení, by systém sestavil koordinovanou reakci ke kontrole a schválení člověkem.
Podobné aplikace by mohly pomoci při reakcích na extrémní počasí nebo při vydávání městských povolení. Agenti dokážou sledovat měnící se podmínky, připravovat doporučení pro nasazení zdrojů, kontrolovat chybějící dokumenty v žádostech a směrovat posudky na příslušné odbory. Rutinní administrativní práce by tak probíhala rychleji, přičemž složitá rozhodnutí by zůstala v rukou kvalifikovaného personálu.
V oblasti inteligentních dopravních systémů (ITS) je tento přístup obzvláště relevantní pro řízení incidentů a provozu v síti. Dopravní komplikace totiž často současně ovlivňují hromadnou dopravu, příjezdové trasy záchranných složek, údržbu silnic i informování veřejnosti. Koordinační vrstva založená na AI by mohla pomoci tyto aktivity propojit, přičemž by využila stávající senzory a datové platformy namísto nutnosti nahrazovat již fungující infrastrukturu.
Článek rovněž klade důraz na tzv. autoritu podléhající oprávněním (permissioned autonomy) – tedy model řízení, který přesně definuje, které kroky může agent provést samostatně, které vyžadují schválení člověkem a které musí zůstat výhradně v kompetenci lidského rozhodování. Datová suverenita, transparentní auditní stopa a jasná vymahatelnost odpovědnosti jsou přitom naprosto klíčové, zejména pokud veřejné služby nakládají s citlivými informacemi.
Tato vize zůstává spíše navrhovaným provozním modelem než důkazem toho, že města již dokážou spolehlivě a ve velkém měřítku automatizovat složité veřejné služby. Úspěch tohoto přístupu bude záviset na kvalitě dat, interoperabilitě, kybernetické bezpečnosti a pečlivé integraci do stávajících pracovních postupů.
Dalším krokem pro chytrá města tak možná nebude sběr ještě většího množství dat, ale spíše to, jak umožnit stávajícím systémům vzájemně spolupracovat – a přitom udržet veřejnou odpovědnost pevně v lidských rukou.
Více informací o tématu najdete
zde.
Celý článek najdete zde.
Obrázek: ChatGPT